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jstorm中bolt是如何处理异常的

jstorm中bolt是如何处理异常的?相信很多没有经验的人对此束手无策,为此本文总结了问题出现的原因和解决方法,通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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BasicBoltExecutor源码:

  public void execute(Tuple input) {
    _collector.setContext(input);
    try {
      _bolt.execute(input, _collector);
      _collector.getOutputter().ack(input);
    } catch (FailedException e) {
      if (e instanceof ReportedFailedException) {
        _collector.reportError(e);
      }
      _collector.getOutputter().fail(input);
    }
  }

_bolt.execute(input, _collector) 就是执行我们自己编写的bolt里的excute方法。可以看到,在这里,只会catch storm自己定义的FailedException,并且发送fail消息,标记tuple处理失败, 其余异常则会被放过。

再外层是BoltExecutors的processTupleEvent方法:

try {
      if (!isSystemBolt && tuple.getSourceStreamId().equals(Common.TOPOLOGY_MASTER_CONTROL_STREAM_ID)) {
        backpressureTrigger.handle(tuple);
      } else {
        bolt.execute(tuple);
      }
    } catch (Throwable e) {
      error = e;
      LOG.error("bolt execute error ", e);
      report_error.report(e);
    }

在这里,所有异常都会被catch住,但是只会进行report_error,并不会发fail消息,相关tuple只能等超时才能被标记为失败。

再来看report_error.report(e) 的具体实现,通过看构造函数,可以看到report_error是一个TaskReportErrorAndDie类,

  @Override
  public void report(Throwable error) {
    this.reporterror.report(error);
    this.haltfn.run();
  }

在这里,reporterror是一个AsyncLoopDefaultKill类

  @Override
  public void run() {
    JStormUtils.halt_process(1, "Async loop died!");
  }

这里就是整个过程的最终步骤了, JStormUtils.halt_process()方法会打印一条"Async loop died!"的日志后将worker进程杀死。

思考

通过代码可以出来,对于jstorm,“异常后worker退出”是一个故意设计出的特性,并非程序不健壮。猜测这一块的设计理念就是对于已知异常,开发人员自己捕获并重新抛出FailedException,使相应消息失败;未知异常则强制使进程直接失败退出,避免过度的catch导致问题被掩盖。

不过虽然话是这么说,对这个设计还是持保留意见,毕竟storm和普通的java程序不一样,storm的worker进程在退出后是会自动被重启的,所以这种异常处理方式并不能起到failfast的效果。

相反,worker的持续重启,还会带来一些其他问题。再一个,不主动将消息标为失败,而是等超时,如果设置的超时时间过长(当然超时时间太长也不合理),也会引入一些问题。比如说kafkaSpout, 一条消息没被ack之前是不会继续取后边的数据的,这样如果有一条数据需要等超时,同分区下的数据在这一个超时周期内,就都无法被处理了。

从另一方面来说,如果像FailedException一样处理其他所有异常,由于异常之后可以看到有数据fail,也并不会掩盖问题。

看完上述内容,你们掌握jstorm中bolt是如何处理异常的的方法了吗?如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容,欢迎关注创新互联行业资讯频道,感谢各位的阅读!


当前标题:jstorm中bolt是如何处理异常的
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